การวิเคราะห์หัวเรื่องแฝงเพื่อจัดหมวดหมู่หัวข้อวิทยานิพนธ์ทางการศึกษาของมหาวิทยาลัยชั้นนำในสหรัฐอเมริกาและประเทศไทย: การวิเคราะห์แบบจำลองหัวข้อ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และเปรียบเทียบหัวเรื่องแฝง (Latent topics) ของวิทยานิพนธ์ทางการศึกษาในประเทศไทยและมหาวิทยาลัยชั้นนำในสหรัฐอเมริกาด้านการศึกษา ผู้วิจัยเก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้การดึงข้อมูลชื่อเรื่องและบทคัดย่อของวิทยานิพนธ์ทางการศึกษาจากเว็บไซต์ (Web scraping) บนฐานข้อมูลหลักของมหาวิทยาลัยในช่วงระยะเวลา 5 ปี (ค.ศ. 2019-2023) ได้จำนวนวิทยานิพนธ์ภาษาไทย 435 เรื่อง จากฐานข้อมูลคลังปัญญาจุฬาลงกรณ์ และภาษาอังกฤษ 363 เรื่อง จากฐานข้อมูลมหาวิทยาลัยชั้นนำในสหรัฐอเมริกา ผู้วิจัยจัดเตรียมคลังข้อมูลให้อยู่ในรูปของรากศัพท์โดยใช้ไลบรารี Natural Language Toolkit ของ Python และวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกโดยใช้การวิเคราะห์แบบจำลองหัวข้อ (Topic modeling analysis) ด้วยวิธีการจัดสรรดีรีชเลท์แฝง (Latent dirichlet analysis) โดยใช้ไลบรารี BERTopic และ Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) model ผลการวิจัยพบว่า หมวดหมู่วิทยานิพนธ์ทางการศึกษาในประเทศไทยและมหาวิทยาลัยชั้นนำในสหรัฐอเมริกามีความแตกต่างกัน วิทยานิพนธ์ทางการศึกษาในประเทศไทยส่วนใหญ่เป็นการวิจัยด้านการพัฒนาการจัดการเรียนการสอน การส่งเสริมและพัฒนาการเรียนรู้ของผู้เรียน รวมถึงให้ความสำคัญในประเด็นวิจัยด้านการพัฒนาครูผู้สอนในขณะที่หมวดหมู่วิทยานิพนธ์ทางการศึกษาของมหาวิทยาลัยชั้นนำในสหรัฐอเมริกามีประเด็นการทำวิจัยในลักษณะที่หลากหลายมากกว่า โดยเป็นการวิจัยในประเด็นที่เกี่ยวข้องกับการจัดการศึกษาในเชิงพื้นที่การพัฒนาผู้เรียนตามอัตลักษณ์และชาติพันธุ์ ตลอดจนการวิจัยที่มุ่งการจัดการเรียนการสอนให้เกิดความเท่าเทียมบนพื้นฐานความแตกต่างของผู้เรียน
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Journal of Information and Learning ดำเนินการโดยสำนักวิทยบริการ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี บทความที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารได้รับความคุ้มครองตามกฎหมายลิขสิทธิ์ โดยเจ้าของลิขสิทธิ์จะมีสิทธิในการทำซ้ำ ดัดแปลง และเผยแพร่งานบทความ ทั้งรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ การทำฉบับสำเนา การแปล และการผลิตซ้ำในรูปแบบต่างๆ ลิขสิทธิ์บทความเป็นของผู้เขียนและสำนักวิทยบริการ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี วารสารฯ ขอสงวนสิทธิ์ในการพิจารณาตีพิมพ์ตามความเหมาะสม รวมทั้งการตรวจทานแก้ไข การปรับข้อความ หรือขัดเกลาภาษาให้ถูกต้องตามเกณฑ์ที่กำหนด สำหรับผลการวิจัยและความคิดเห็นที่ปรากฏในบทความถือเป็นความคิดเห็นและอยู่ในความรับผิดชอบของผู้เขียน
References
Al-Rawi, A., Al-Musalli, A., & Fakida, A. (2021). News values on Instagram: A comparative study of international news. Journalism and Media, 2(2), 305-320. https://doi.org/10.3390/journalmedia2020018
Amara, A., Hadj Taieb, M. A., & Ben Aouicha, M. (2021). Multilingual topic modeling for tracking COVID-19 trends based on Facebook data analysis. Applied Intelligence, 51, 3052-3073. https://doi.org/10.1007/s10489-020-02033-3
Aureli, S. (2017). A comparison of content analysis usage and text mining in CSR corporate disclosure. International Journal of Digital Accounting Research, 17, 1-32. http://doi.org/10.4192/1577-8517-v17_1
Bhattacharya, D. Sahoo, S., & Panda, B. N. (2021). Emerging educational research trends in 21st century. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/359930009_Emerging_Educational_Research_Trends_in_21st_Century
Blei, D. M. (2012). Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77-84. https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
Blei, D. M., Ng, A. Y., Jordan, M. I., & Lafferty, J. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(4/5), 993-1022.https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=asn&AN=12323372&site=ehost-live&scope=site
Chauhan, U., & Shah, A. (2021). Topic modeling using latent dirichlet allocation: A survey. ACM Computing Surveys, 54(7), 1-35. https://doi.org/10.1145/3462478
Ekin, C. C., Polat, E., & Hopcan, S. (2023). Drawing the big picture of games in education: A topic modeling-based review of past 55 years. Computers & Education, 194, 104700. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104700
Hamilton, R. N. (2020, December 15). Educational inequality in America: race and gender. Around Robin. https://www.aroundrobin.com/educational-inequality-in-america
Hanauer, N. (2019, July 15). Better schools won’t fix America. The Atlantic. https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2019/07/education-isnt-enough/590611
Hong, L., & Davison, B. D. (2010, July 25-28). Empirical study of topic modeling in twitter [Conference session]. The 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Washington, D.C., USA. https://doi.org/10.1145/1964858.1964870
Hwang, S., Flavin, E., & Lee, J. E. (2023). Exploring research trends of technology use in mathematics education: A scoping review using topic modeling. Education and Information Technologies, 1-28. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11603-0
Kaemanee, T. (2010). Sāt kānsō̜n: ʻongkhwāmrū phư̄a kānčhat krabūankān rīanrū thī mī prasitthiphāp [Science of teaching: Knowledge for effective learning organization]. Chulalongkorn University.
Karbasian, H., & Johri, A. (2020, March 11-14). Insights for curriculum development: Identifying emerging data science topics through analysis of Q&A communities [Conference session]. SIGCSE '20: The 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education, Oregon, USA. https://doi.org/10.1145/3328778.3366817
Mazumder, S., & Barui, T. (2021). Discovering topics from the titles of the Indian LIS theses. Library Philosophy and Practice (e-journal), 1, 5924. https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/5924
Mujahid, M., Lee, E., Rustam, F., Washington, P. B., Ullah, S., Reshi, A. A., & Ashraf, I. (2021). Sentiment analysis and topic modeling on tweets about online education during COVID-19. Applied Sciences, 11(18), 8438. https://doi.org/10.3390/app11188438
Murrugarra-Llerena, J., Alva-Manchego, F., & Murrugarra-Llerena, N. (2022, December 7-11). Improving embeddings representations for comparing higher education curricula: A use case in computing [Conference session]. The 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Abu Dhabi, United Arab Emirates. http://doi.org/10.18653/v1/2022.emnlp-main.776
Noklang, S. (2019). Alignment of curricula and theses in educational research graduate programs: Application of text mining of Thai and international databases [Doctoral dissertation, Chulalongkorn University]. CUIR Database. https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/70021
The QS World University Rankings. (2021). QS World university rankings by subject 2021: Education & Training. The QS World University Rankings. https://www.topuniversities.com/university-rankings/university-subject-rankings/2021/education-training?®ion=Asia&countries=th
Schaeffer, K. (2023, July 24). What federal education data shows about students with disabilities in the U.S. Pew Research Center. https://www.pewresearch.org/short-reads/2023/07/24/what-federal-education-data-shows-about-students-with-disabilities-in-the-us
Schmiedel, T., Müller, O., & Vom Brocke, J. (2019). Topic modeling as a strategy of inquiry in organizational research: A tutorial with an application example on organizational culture. Organizational Research Methods, 22(4), 941-968. https://doi.org/10.1177/1094428118773858
Sheridan, S. (2022, November 16). What is topic modeling? A beginner's guide. Levity. https://levity.ai/blog/what-is-topic-modeling
Shrader, C. B., Ravenscroft, S. P., Kaufmann, J. B., & Hansen, K. (2021). Collusion among accounting students: Data visualization and topic modeling of student interviews. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 19(1), 40-62. https://doi.org/10.1111/dsji.12226
Siridhrungsri, P. (2009). Phāp kānsưksā Thai nai ʻanākhot sip-yīsip pī: Rāingān kānwičhai [Thailand education scenario in 10-20 years: research report]. Office of the Educational Council.
The Times Higher Education World University Rankings. (2020). World university rankings 2020 by subject. The Times Higher Education World University Rankings. https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/2020/world-ranking#!/length/25/locations/THA/subjects/3108/sort_by/rank/sort_order/asc/cols/stats
U.S. News & World Report. (2023). 2023-2024 Best education schools. U.S. News & World Report. https://www.usnews.com/best-graduate-schools/top-education-schools/edu-rankings
van Eck, N. J., & Waltman, L. (2011). Text mining and visualization using VOSviewer. arXiv preprint arXiv: 1109.2058. https://doi.org/10.48550/arXiv.1109.2058
Vayansky, I., & Kumar, S. A. P. (2020). A review of topic modeling methods. Information Systems, 94, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.is.2020.101582
Walker, R. M., Chandra, Y., Zhang, J., & Van Witteloostuijn, A. (2019). Topic modeling the research practice gap in public administration. Public Administration Review, 79(6), 931-937. https://doi.org/10.1111/puar.13095
Yang, T. I., Torget, A., & Mihalcea, R. (2011, June 24). Topic modeling on historical newspapers [Conference session]. The 5th Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities, Oregon, USA. https://aclanthology.org/W11-1513.pdf
Yun, E. (2020). Review of trends in physics education research using topic modeling. Journal of Baltic Science Education, 19(3), 388-400. http://dx.doi.org/10.33225/jbse/20.19.388